Elektrotechnik
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Fuzz-Tests haben sich zu einem wichtigen Werkzeug entwickelt, um Schwachstellen in Softwaresystemen frühzeitig entdecken zu können. Durch die Entdeckung von prominenten Fehlern, wie dem Heartbleed-Bug, erfährt diese Testtechnik eine steigende Beliebtheit. Dies hat zu der Entwicklung von immer fortschrittlicheren Fuzzern und Fuzz-Techniken geführt. Diese Arbeit betrachtet Fuzzing vor dem Hintergrund der kommerziellen Softwareentwicklung. Dabei wird diese Technik im Kontext der Theorie von Softwaretests eingeordnet und die Frage untersucht, wie sie in den Testprozess integriert werden kann. Es werden verschiedene Formen von Fuzz-Tests vorgestellt und dabei besonders die Sachverhalte im Detail erklärt, die in vielen Dokumentationen nicht erklärt oder als gegebenes Wissen angenommen werden. Auf diese Weise soll dem Leser der Übergang von einem Einsteiger zu einem erfahrenen Anwender erleichtert werden. Im Anschluss wird die Funktionsweise gängiger Sanitizer erklärt, welche häufig mit Fuzz-Tests kombiniert werden. Abschließend wird Structure-Aware Fuzzing, durch Kombination von libFuzzer mit Googles Protocol Buffern, als vielversprechende Technik vorgestellt und untersucht.
In this paper a new time-frequency transform based on the constant-Q transform, named as adaptive quality frequency transform (AQFT), is proposed. The AQFT is a non-uniform transform with logarithmically spaced center frequencies. The CQT offers a computational disadvantage due to the large number of samples needed to assure the quality and the desired resolution at the lower frequency range. The AQFT addresses this problem precisely and limits the number of samples required by a comparable frequency division. Finally, computer simulations are provided to illustrate the performance of the proposed algorithm. According to the simulation results, the accuracy and the processing time of the AQFT and of traditional time-frequency analysis methods such as the Fast Fourier Transform (FFT), the Signal Derivate FFT (SD-FFT) and the wavelet packet transform (WPT) are contrasted.
